دوره «تست نفوذ LLM – تسلط بر آزمون‌های امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی» از پلتفرم Udemy، یک بسته آموزشی جامع و عملی است که به متخصصان امنیت سایبری، توسعه‌دهندگان و محققان هوش مصنوعی کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای بررسی و کشف آسیب‌پذیری‌های مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) را به دست آورند. در این دوره، دانشجو با مفاهیم حملات پیشرفته، ابزارهای تست نفوذ و بهترین روش‌های دفاعی آشنا شده و می‌تواند راهکارهای موثری برای ایمن‌سازی سرویس‌ها و API‌های مبتنی بر LLM ارائه دهد.

نسخه ۲۰۲۴-۱۱ این دوره با به‌روزترین مثال‌ها و سناریوها عرضه شده و شامل تمرین‌های عملی روی مدل‌های متن‌باز و تجاری معروف همچون GPT، LLaMA و غیره است.

• مفاهیم پایه‌ای امنیت در مدل‌های زبانی و معماری LLM.
• شناسایی و اجرای حملات Prompt Injection و Output Manipulation.
• استفاده از ابزارهای خودکار برای اسکن و یافتن باگ‌های امنیتی در API‌های هوش مصنوعی.
• طراحی آزمایش‌های نفوذ (Penetration Tests) برای سیستم‌های پردازش زبان طبیعی.
• روش‌های بررسی مقاومت مدل در برابر حملات Adversarial و Evasion.
• به‌کارگیری تکنیک‌های Sandboxing، Rate Limiting و Monitoring برای کاهش ریسک‌ها.
• تحلیل گزارش‌های امنیتی و ارائه توصیه‌های عملی برای تیم‌های توسعه.

• دسترسی رایگان به محتوا و ویدئوهای به‌روز تا نوامبر ۲۰۲۴.
• تمرینات عملی با چالش‌های واقعی از محیط‌های متن‌باز.
• پشتیبانی جامعه فراگیران و استاد دوره.
• گواهی معتبر Udemy پس از اتمام دوره.
• افزایش قابلیت استخدام در حوزه امنیت هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی.
• ارتقاء پروفایل و نشان دادن مهارت‌های تخصصی در لینکدین و رزومه.

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم پایه امنیت سایبری.
• درک اولیه از معماری سرویس‌های وب و RESTful API.
• داشتن محیط توسعه محلی یا کلاد برای اجرای مدل‌های سبک وزن LLM.
• نصب ابزارهای اسکن مانند Burp Suite یا OWASP ZAP توصیه می‌شود.

• بخش ۱: مقدمه و آشنایی با تست نفوذ در فضای LLM – تاریخچه و اهمیت امنیت در هوش مصنوعی.
• بخش ۲: معماری مدل‌های زبانی بزرگ – اجزای داخلی و نقاط حمله احتمالی.
• بخش ۳: ابزارها و فریم‌ورک‌های تست نفوذ – نصب، پیکربندی و مثال‌های عملی.
• بخش ۴: حملات Prompt Injection – شناسایی، اجرا و نحوه دفاع.
• بخش ۵: حملات Adversarial و Evasion – تولید ورودی‌های مخرب با Deep Learning.
• بخش ۶: بررسی امنیت API – روش‌های احراز هویت، کنترل دسترسی و Rate Limiting.
• بخش ۷: تحلیل لاگ‌ها و نظارت (Monitoring) – شناسایی رفتارهای مشکوک.
• بخش ۸: گزارش‌دهی و توصیه‌های امنیتی – استانداردها و بهترین روش‌ها.

• مثال پیاده‌سازی حمله prompt injection در یک API ساده Flask و نحوه جلوگیری از آن با اعتبارسنجی پارامترها.
• تولید ورودی‌های مخرب با استفاده از کتابخانه TextAttack برای ارزیابی مقاومت مدل‌های LLaMA.
• نحوه ساخت یک اسکریپت پایتون برای خودکارسازی اسکن SQL Injection روی دیتابیس‌های حاوی پاسخ‌های LLM.
• استفاده از Burp Suite برای ضبط ترافیک و یافتن نقاط ضعف در لایه احراز هویت API.
• به‌کارگیری rate limiting و input sanitization برای کاهش نرخ حملات بروت‌فورس به سرویس‌های هوش مصنوعی.

این تمرین‌ها همراه با کد منبع در دسترس هستند تا بتوانید بلافاصله روی پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنید.

دوره «تست نفوذ LLM» یک فرصت منحصر به فرد است تا مهارت‌های شما در زمینه امنیت هوش مصنوعی به سطحی حرفه‌ای ارتقا یابد. با یادگیری حملات پیشرفته، ابزارهای تست نفوذ و روش‌های دفاعی، می‌توانید از مدل‌های زبانی خود محافظت کنید و به عنوان یک متخصص امنیت هوش مصنوعی مطرح شوید.

هم‌اکنون دانلود رایگان این دوره را آغاز کنید و گام مهمی در مسیر شغلی خود بردارید!